吳 迪
(呼和浩特市消防救援支隊,內蒙古 呼和浩特 010010)
企業消防設施使用性能是否良好,對企業的安全生產運營具有重要意義[1]。現階段,我國在消防設施檢測技術方面的研究逐漸成熟,然而,仍然存在部分缺陷,主要體現在檢測結果的精度偏低,檢測時間較長,檢測中對企業的正常生產會造成一定的干擾,且存在部分設施漏檢的情況,無法為企業的安全生產運營提供良好保障[2]。基于此,本文在傳統檢測技術的基礎上,以M 大型石化企業消防設施為例,提出了一種新的檢測技術,為提升我國消防安全控制與管理水平作出貢獻。
本文設計的企業消防設施檢測技術中,首先,確定消防設施檢測指標。采用多傳感器與熱紅外電氣設備,采集消防設施的歷史運行數據,對數據中存在異常的信息進行標注處理,建立企業消防設施數據集[3]。在標注過程中,本文認為,應當使用LabelImg 標注工具進行標準操作,實時記錄消防設施所在區域位置、設施的類別、設施使用性能特征等內容。在此基礎上,自適應調整企業消防設施的空間布局,輸入消防設施位置注意力參數,基于深度學習原理,計算出企業消防設施在空間布局中的位置注意力特征,公式為:

其中,Mij表示企業消防設施布設的第i、j 個區域位置對第j 個區域位置產生的影響;Ti表示企業消防設施位置注意力參數;Nj表示基于深度學習操作后的企業消防設施位置注意力特征[4]。通過計算,獲取企業消防設施空間布局的位置注意力特征,進而反映企業消防設施所在位置對其他位置消防操作的影響。在此基礎上,確定企業消防設施檢測指標,見表1。

表1 企業消防設施檢測指標
如表1 所示,為本文設置的企業消防設施檢測指標,根據上述指標內容,分別對消防設施的使用性能與安全進行全方位檢測。
基于上述企業消防設施檢測指標確定完畢后,接下來,依據層次分析法原理,劃分企業消防設施檢測單元,采用分層次、分單元檢測的方法,結合上述表1中設置的檢測指標,對企業消防設施進行全方位、全過程的檢測,提高檢測結果的精度與效率。首先,采用結構化設計原理,建立企業消防設施數據信息集合,為企業消防設施的分單元檢測提供依據,數據信息集合表達式為:

其中,M 表示企業消防設施數據信息集合;M1表示企業消防設施名稱;M2表示企業消防設施數量;M3表示企業消防設施安裝位置;M4表示企業消防設施對應負責人;M5表示企業消防設施圖紙。通過上述表達式,獲取檢測數據信息集合,結合Bagging 算法,建立基于Bagging 算法的檢測模型,對檢測數據信息集合進行處理,提高企業消防設施檢測數據信息集合的精度。
在此基礎上,以整個企業為一個統一的單元,根據企業管理分工、設備的平面布置、消防系統的整體布局以及消防設施的功能結構,將消防設施劃分為7個不同的分級檢測單元。各個分級檢測單元中包含的消防設施存在一定的差異,其功能與運行特征也不同。首先,對企業消防設施中的火災自動報警系統進行檢測,在檢測前,結合PDCA 檢測原理,建立火災自動報警系統PDCA 檢測運行模式,見圖1。

圖1 火災自動報警系統PDCA 檢測運行
如圖1 所示,為本文建立的火災自動報警系統PDCA 檢測運行模式,在此基礎上,采用線路檢測方法,對火災自動報警系統中,所有管線的安裝情況進行綜合檢測;選取30%~50%的抽檢比例,隨機抽檢火災探測器運行的性能是否良好,系統中報警按鈕的設置狀況是否合理;采用探測器,檢測控制器在開啟與關閉過程中,是否存在異常現象;采集系統主備電源的運行數據,檢測控制器各項功能運行狀況是否良好;檢測消防控制室設置的位置是否合理,能否在第一時間對火災情況作出合理預警,在檢測過程中,實時監測各個線路電阻的變化[5]。接下來,檢測企業消防設施中的消防供水系統,首先,建立消防供水系統設備風險耦合關系,對消防供水系統的結構進行分析,本文設計的消防供水系統結構檢測圖,見圖2。

圖2 消防供水系統結構檢測示意圖
基于圖2 消防供水系統結構檢測圖,首先,依據消防水池的容積,檢測水位指示器的布設位置是否合理;啟動消防供水系統,檢測補水設備與防凍設備的運行狀況;在消防水箱運行過程中,不斷檢測水箱單向閥的運行狀況;采用探測器,檢測水泵結合器運行的質量與效率;最后采用智能化與自動化相結合的檢測方法,檢測消防供水系統中供水泵的使用性能,包括供水泵的啟動速度、手動與自動控制時間、電源的轉換功能等。
構建自動噴水滅火系統的耦合度函數,反映自動噴水滅火系統與企業整體消防設施之間的耦合程度,耦合度函數φ 為:

其中,d、f 分別表示自動噴水滅火系統運行時的狀態參數與演變速率;a1表示耦合度系數;t 表示自動噴水滅火系統運行時間。基于耦合程度函數,檢測自動噴水滅火系統與企業消防設施整體之間的耦合程度。
檢測室內消火栓系統中最不利點的靜壓、動壓以及充實水柱的長度是否符合功能要求,判斷其使用性能是否良好。除了使用性能以外,需要全方位地檢測消火栓安裝的外觀,包括消火栓顏色、管網設置、管徑是否一致等,保證消火栓的外觀符合標準規范。
啟動通風空調系統,檢測風機與送風口的風速變化,測定正壓送風值是否規范,避免防火閥、送風口、風機等設備存在異常現象,降低防排煙及通風空調系統的聯動功能。防火門與防火卷簾作為主要的動作設施,在檢測過程中,主要檢測其動作程序能否根據火災情況自動作出判斷,并啟動相關防火動作。
最后,采用模擬聯動試驗的方法,檢測企業消防設施中的氣體滅火系統,檢測其切斷火場電源、輸送滅火劑、設置防護區等功能的運行狀況,并對氣體滅火系統運行的風險進行耦合疊加檢測,檢測表達式為:

其中,Ei表示氣體滅火系統運行風險流耦合疊加值;Ei(t)表示在t 時刻,氣體滅火系統的風險耦合度值;Bi表示氣體滅火系統的風險流量;Bn表示氣體滅火系統風險流量耦合度值。通過耦合疊加檢測,完成對企業消防設施中氣體滅火系統的檢測。
綜上所述,通過分層次、分單元的檢測方法,實現了企業消防設施全方位、全過程地檢測目標。
綜合上述內容,為本文設計的企業消防設施檢測技術的整體流程,在此基礎上,為了進一步驗證該檢測技術的可行性,進行了如下文所示的實驗分析。選取某地區M大型石化企業消防設施為研究對象,該企業在生產運營過程中,以生產區、生活區與管理區為主,包含大量的生產裝置與設施。
首先,對該企業消防設施的組成結構進行分析,將上述本文設計的檢測技術應用到M 大型石化企業中。采用線型探測器與光纖光柵探測器,初步采集企業消防設施的運行數據。根據該企業生產運營專業不同,對各個車間的消防設施進行檢測單元劃分處理。利用火災探測器,通過模擬煙的形式,模擬火災,利用本文設計的檢測技術,分級檢測各個消防設施的運行狀況。為了更加直觀地判斷本文設計的消防設施檢測技術的可行性,采用對比分析的實驗方法,將本文設計的檢測技術,與傳統的消防設施檢測技術進行對比,在消防設施中設置不同數量的故障,采用MATLAB 分析軟件與有限元分析軟件,分別測定兩種檢測技術檢測結果的精度,對比結果見表2。

表2 兩種技術檢測結果準確率對比
根據表2 的對比結果可知,在兩種企業消防設施檢測技術中,本文設計的檢測技術,其消防設施潛在故障檢出率均在97.53%以上,檢測結果準確率在96.85%以上,傳統檢測技術故障檢出率在80.12%以上,檢測結果準確率在79.52%以上,相比之下,本文設計的消防設施檢測技術優勢明顯。在此基礎上,采用有限元分析軟件,測定兩種檢測技術的檢測速度,并對比,結果見圖3。

圖3 兩種技術檢測速度對比
如圖3 所示,本文設計的企業消防設施檢測技術,其在各次檢測中,對企業消防設施使用性能的檢測速度均高于傳統檢測技術,可行性較高。
綜上所述,為了改善傳統消防設施檢測技術檢測精度較低,無法實時檢測設施動態使用性能的問題,本文在傳統檢測技術的基礎上進行了優化設計,提出了一種新的企業消防設施檢測技術。通過本文的研究,有效地提高了消防設施檢測的質量與效率,采用深度檢測的方式,能夠及時檢測出消防設施中潛在的安全風險與隱患,對促進我國消防安全控制與管理水平的不斷提升具有重要意義。